面向畜禽舍温度监测数据融合算法改进研究

来源：中国农机化学报杂志2024年第1期北京时间：

作者：刘雅楠, 南新元

摘要：在现代化大型智能畜禽养殖中，由于畜禽舍内温度分布不均匀、传感器采集数据效率低下等原因，无法全面、准确及时反映畜禽舍内温度变化情况。为提高畜禽养殖温度监测系统的性能，提出一种分层无线传感器网络(WSN)实时融合策略。该策略设计的无线传感器网络分为两层，首先将底层传感器采集的温度数据利用改进的无迹卡尔曼滤波器(IUKF)进行预处理，然后融合中心利用改进蜣螂算法优化核极限学习机(IDBOKELM)对预处理后的数据进行实时融合。试验结果表明，在数据预处理方面改进的无迹卡尔曼滤波器能够有效抑制畜禽舍内噪声干扰，克服采集数据出现异常和发散现象；在多传感器数据融合方面本文建立的IDBOKELM算法其训练集与测试集准确率分别是99.15%和98.12%，相较于原始算法准确率提升6.98%，数据融合用时3.36 s，保证禽畜舍内温度监测的效率和准确性，同时减少运算时间。

关键词：畜禽舍,多传感器数据融合,环境监测,改进无迹卡尔曼滤波

基金资助：国家自然科学基金项目(62303394)；新疆维吾尔自治区高校基本科研业务费科研项目(XJEDU2023P025)